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基于MobileNet-YOLO的嵌入式人脸检测研究

项新建  宋晓敏  郑永平  王海波  方政洋  
【摘要】:在果园人脸检测过程中,一般人脸检测方法在光斑、树木阴影等复杂背景的影响下难以进行准确的检测,或拥有一定检测精度时无法检测较远距离的人脸。深度学习方法可以实现高精度、远距离检测,但需要昂贵的设备或通过云平台实时传输拍摄信息进行检测,成本过高。通过构建MobileNet-YOLO轻量级深度学习人脸检测算法,提高检测精度与检测距离的同时适用于嵌入式设备,使设备能直接进行人脸检测,降低成本,经LBPH人脸识别处理,仅对检测到人脸的图片进行保存与上传,减轻存储传输压力。选用嵌入式设备为Jetson Nano 2G与一般嵌入式设备相比在相同成本基础上搭载GPU提高了运算能力,更具经济性。试验结果表明,人脸检测算法检测距离达8 m,相较于SSD算法,检测速度提高1.92帧/s,检测的正脸准确率为99.91%,侧脸检测准确率为96.66%,相较于YOLOv4-tiny算法,正脸检测准确率提高0.93%,侧脸检测准确率提高0.12%。

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